今天要演示的是一套ClothSwap 语义切割全自动换装工作流。这一流程通过对输入人物图像进行语义分割，结合参考服装图像，实现高效且自动化的换装效果。整体过程无需手工抠图，系统能够在保留主体结构与细节的基础上，实现服装替换与高清放大，适合服饰展示、虚拟试衣和AI艺术创作等应用场景。展示的效果图清晰呈现了人物在不同服装间的切换方式，让人直观感受到该工作流在服饰替换与图像处理上的强大能力。文章目录工作流介绍核心模型Node节点工作流程大模型应用SegmentAnythingUltra V2（两次调用） 语义切割与区域识别核心CatVTONWrapper 换装合成大模型核心使用方法应用场景开发与应用工作流介绍该工作流以自动化语义切割和图像生成模型为核心，将服装识别、人物主体保留、替换融合和高分辨率放大组合在一起。核心逻辑由多个模型协作完成，其中包含通用大模型负责整体图像生成，细节增强模型保障衣物和人像的真实感，放大模型则提供最终高清输出。通过节点之间的有序连接，形成一套自洽且高效的自动化换装流程。核心模型在这套流程中，主要模型承担了不同层次的图像生成与优化任务。通用大模型提供人物基础生成框架，SUPIR模型增强图像细节，ControlNet用于约束服装结构，ESRGAN放大模型确保最终画质清晰。它们相互配合，实现从低分辨率到高分辨率的全链路换装。模型名称说明【SDXL】新世界_LEOSAM HelloWorld.safetensors基础通用模型，用于生成主体图像框架【SD15model】麦橘写实 majicMIX realistic v7.safetensors写实风格模型，保障人物真实感SUPIR-v0F_fp16.safetensors